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之前我们做视频搬运，都是用软件批量采集+批量处理，播放量虽然能到几千，去重大概没有什么太大问题的，但是因为为了去过查重，所以搬运的视频质量，就不会太高，导致视频都不太爆，几千的播放，和几百万的大流量比，确实和没发一样。
所以后期我们想做个转变，抛弃矩阵号，从做一个精品搬运号入手，搬运优质内容，做深度伪原创，所以最近也在收集网络上的一些伪原创去重技巧，有一些心得，欢迎大家交流。
视频平台的判定查重的依据？
首先排除MD5，还在拿MD5说事的，不是蠢就是坏。
视频我们下下来，只要稍微动一下，MD5值就不一样了，最早期视频平台为了对付低级的同平台视频搬运，可能会有这种说法，现在AI发展到何种地步，图像和视频识别技术早就突飞猛进了，MD5的说法就和清朝的辫子一样，过时了。
那么是视频的关键帧吗？
有个古早的说法是，视频会按照固定比例截取关键帧，利用关键帧去和视频库里相似的关键帧去比对，由此延伸出来的做法有：加速、减速、抽帧、掐头去尾等，在视频的时长上做一些文章，相当于调整了比例，截取到与原视频不一样的帧，这个方法，基本也已经失效了。
现在我比较认可的说法有两种：
一种是随机截取关键帧，但是不是和视频库里固定节点的帧比对，而是和相似视频的所有帧比对，这也是一些影视原创号，经常会被判定抄袭的原因，因为他们的影视画面在抖音或者快手的视频库里，存在很多次了。
另外一种说法是，AI识别物体，比如人脸，某某物体，识别出这个物体以后再去和数据库里出现该物体的视频比对，如果重复率高，那也会判定成搬运。我是比较认同这个说法的，今年我们在接触AI绘画和AI识图，AI完全有能力可以做到这一点。
针对以上的两种说法，就可以去定制我们的剪辑思路了：
首先我们要打乱视频原来的像素点：
1、对原视频就行分辨率和帧率的调整（改变原有的像素结构）。
2、改变视频的颜色，利用剪映或者RR里的颜色调节工具，利用HSL和曲线对视频做一个简单的像素处理，改变一些色彩信息，理解视频是一些像素点构成的，改变了颜色信息，就是更改了部分像素点。
3、插入关键帧，错开像素点之间的间距，视频平台不会完整地截取视频所有的像素，他们会随机抽取一些像素块，根据像素块之间的间距，确定视频的特性，我们可以在视频的开头和结尾，打上关键帧，做一个小幅的缩放和移动。
针对AI人脸识别，目前我没有太好的办法，尽量搬运一些戴口罩、或者特征不是太明显的视频吧。
深度剪辑技巧：
以上的步骤大概能过80%的查重，但是我们在搬运过程中，发现一些人搬过很多次的视频，还是过不了。所以我们又再研究了一些深度剪辑的技巧，我这里简单介绍一下，毕竟是很多人吃饭的玩意：
1、增加一个开场和片尾动画，更大幅度的修改视频结构和时长。
2、对视频进行降噪+画质提升+防抖，修改像素的一环，但是主要还是为了提高视频质量。
3、对视频就行截取，混剪，对不同一片段采用缩放+移动的关键帧，并在不同片段间增加转场
4、灵活运用镜像和音乐，可以用自己的bGM，完整修改原来的视频结构，注意卡点。
5、增加一个全场的视频滤镜，最好有一定的畸变，原来还是一样，打乱原先的像素点分布。
6、采用干扰性比较强但是对视频观感影响不大的画中画。
7、视频里增加文案，即可引导互动，又能影响视频布局。
因为我们做的美女类的搬运，场景比较单一，时长也很短，所以用这套方法也够用了，如果是做短剧搬运、影视搬运，或者中长视频的，需要更复杂的去重技巧，这个我没有涉猎了，有啥好的去重方法的，可以一起来交流。
